Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Sparse Signal Processing Technologies for HyperSpectral Imaging Systems

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Space market analysis (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will be focused on ways to promote the technologies developed in PHySIS in future hyperspectral imaging space missions by presenting the outcomes of the research to appropriate associations and commissions including the European Remote Sensing Companies Association and the European panel of space SMEs Association. Exploitation plans drafted by the consortium will include a review on the position of the project with respect to specific market and preliminary exploitation strategies for both individual modules and end-to-end system design.

Report on the analysis and evaluation of video SSI architectures (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A report on the evaluation of various HSI technologies against native spectral, spatial resolution, compactness and cost, focusing especially on technologies capable of generating hyperspectral video. Strengths and weakness of each of the approaches will be highlighted. This deliverable will provide valuable input to the rest of the project activities (compression, spatial/spectral resolution enhancement) that will result in high performance and compact snapshot video systems.

User manual and demonstration procedures (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A report on the demonstration activities providing the necessary support to the WP 8 for the dissemination activities to the potential customer and any users. The deliverable will include a storyboard to use the system in the demonstration activities providing any input products and steps to follow to demonstrate the functionalities of the overall system.

Scenario descriptions and system requirements (v2) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Develop the details of the targeted scenarios, the associated requirements, and the system architecture. This deliverable will be the updated version of the initial release, which appeared in M3.

Data management plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

An organized strategy about the exploitation, sharing, access, verification, and reuse of the PHySIS produced hyperspectral data.

Report on the robust recovery of hyperspectral data (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report on the design of hyperspectral data recovery methods when the instrumental noise to be modeled is typical of optical systems. This includes shot noise as well as outliers or more generally sparse noise. In this task, the sparsity of the hyperspectral data to be retrieved will be enforced using standard signal representations such as wavelets. We will make use of recent advances in optimization - and more precisely proximal calculus - for the design of the recovery algorithm.

Risk assessment procedure (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Description of the establishment of necessary procedures for risk assessment. Important risks will be monitored and mitigation actions will be implemented where relevant.

Report on efficient hyperspectral image compression (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report on novel approaches in hyperspectral image compression, leveraging the computational power of sparse and low rank representations. The proposed compression algorithm will be evaluated both in terms of compression performance as well as computational complexity. More specifically, we will investigate (i) the spatio-temporal characteristics of hyperspectral images, (ii) methods for progressive spatio-temporal multiplexing of hyperspectral cubes, (iii) channel encoding of multiplexed cubes for efficient and robust transmission and (iv) reconstruction of the hyperspectral cubes from the received messages.

Report on the application scenarios (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Specify application scenarios and describe the operational tasks that cannot be addressed with classical single-band visible or infrared cameras. Study and explain how the operational tasks can be tackled by hyperspectral systems. Emphasize the hyperspectral design parameters that will play an important role in the overall performance of the system.

Annual report on dissemination activities (Y1) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A report on the actual implemented ways of communicating the results of the various PHYSIS WPs to the research community and to different special interest groups during Year 1.

Terrestrial markets analysis (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will consider the opportunities for the exploitation of PHySIS findings in terrestrial applications including security, food, agriculture and archeology.

Annual report on dissemination activities (Y2) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A report on the actual implemented ways of communicating the results of the various PHYSIS WPs to the research community and to different special interest groups during Year 2.

Report on unmixing algorithms for hyperspectral data (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A report on the development of new hyperspectral unmixing algorithms that go beyond the state-of-the-art in two respects. First, the inherent spatial resolution existing very often in hyperspectral images will be exploited and properly incorporated in the devised schemes. Second, various nonlinear mixing models will be investigated and unmixing algorithms adjusted to these models will be sought. The compressive sensing and Bayesian statistical frameworks will be used as the basis of our developments, enabling the design of sparsity aware statistical algorithms addressing the previously mentioned issues.

Scenario descriptions and system requirements (v1) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Develop the details of the targeted scenarios, the associated requirements, and the system architecture. The detailed scenario descriptions and the corresponding requirements will be the basis for the work done in the WPs 3-7 and will determine many system requirements such as imaging modalities, type and spatial-spectral-temporal density of measurement data depending on the specific scenario, spatial extension to be monitored, necessary co-operative tasks, and overall modular architecture of the system. The initial release of this deliverable will happen in M3.

Publikacje

Deep Convolutional Neural Networks for the Classification of Snapshot Mosaic Hyperspectral Imagery

Autorzy: K. Fotiadou, G. Tsagkatakis, P. Tsakalides
Opublikowane w: IS&T International Symposium on Electronic Imaging: Computational Imaging, 2017, 2017
Wydawca: The Society for Imaging Science and Technology

Detecting hyperplane clusters with adaptive possibilistic clustering (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: K. D. Koutroumbas, S. D. Xenaki, A. A. Rontogiannis
Opublikowane w: Proceedings of the 9th Hellenic Conference on Artificial Intelligence - SETN '16, 2016, Strona(/y) 1-7, ISBN 9781-450337342
Wydawca: ACM Press
DOI: 10.1145/2903220.2903236

A Self-Similar and Sparse Approach for Spectral Mosaic Snapshot Recovery

Autorzy: G. Tsagkatakis and P. Tsakalides
Opublikowane w: Proc. 2016 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST 2016), 2016
Wydawca: IEEE

Lightweight Onboard Hyperspectral Compression and Recovery by Matrix Completion

Autorzy: G. Tsagkatakis, L. Amoruso, D. Sykas, C. Abbattista, and P. Tsakalides
Opublikowane w: Proc. 5th International Workshop on On-Board Payload Data Compression (OBPDC 2016), 2016
Wydawca: ESA

Joint Deconvolution and Blind Source Separation of Hyperspectral Data Using Sparsity

Autorzy: M. Jiang, J.-L. Starck, J. Bobin M. Jiang, J.-L. Starck, J. Bobin, “Joint Deconvolution and Blind Source Separation of Hyperspectral Data Using Sparsity”, in SIAM Conference on Imaging Science, Albuquerque, New Mexico, May 23-26, 2016
Opublikowane w: SIAM Conference on Imaging Science, 2016
Wydawca: SIAM

Deep Feature Learning for Hyperspectral Image Classification and Land Cover Estimation

Autorzy: G. Tsagkatakis and P. Tsakalides
Opublikowane w: Living Planet Symposium, Numer 740, 2016
Wydawca: ESA

Spectral Super-Resolution for Hyperspectral Images via Sparse Representations

Autorzy: Konstantina Fotiadou, Grigorios Tsagkatakis and Panagiotis Tsakalides
Opublikowane w: Living Planet Symposium, Numer 740, 2016
Wydawca: ESA

Sparse BSS in the presence of outliers

Autorzy: C. Cécile, J. Bobin, and J. Rapin
Opublikowane w: SPARS, 2015
Wydawca: University of Cambridge

Compressed sensing and radio interferometry (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: M. Jiang, J. N. Girard, J.-L. Starck, S. Corbel, C. Tasse
Opublikowane w: 2015 23rd European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2015, Strona(/y) 1646-1650, ISBN 978-0-9928-6263-3
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/EUSIPCO.2015.7362663

Non-negative Matrix Completion for the Enhancement of Snapshot Mosaic Multispectral Imagery

Autorzy: G. Tsagkatakis, B. Geelen, M. Jayapala, P. Tsakalides
Opublikowane w: IS&T International Symposium on Electronic Imaging: Image Sensors and Imaging Systems, 2016
Wydawca: IST

Spectral Resolution Enhancement of Hyperspectral Images via Sparse Representations

Autorzy: K. Fotiadou, G. Tsagkatakis, P. Tsakalides
Opublikowane w: IS&T International Symposium on Electronic Imaging: Computational Imaging, 2016
Wydawca: IST

Compressed Hyperspectral Sensing

Autorzy: G. Tsagkatakis and P. Tsakalides
Opublikowane w: Proc. 2015 IS&T/SPIE Electronic Imaging Conference, Image Sensors and Imaging Systems, 2015
Wydawca: IST/SPIE

Sparsity and inverse problems in astrophysics (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Jean-Luc Starck
Opublikowane w: Journal of Physics: Conference Series, Numer 699, 2016, Strona(/y) 012010, ISSN 1742-6588
Wydawca: Institute of Physics
DOI: 10.1088/1742-6596/699/1/012010

Online sparse and low-rank subspace learning from incomplete data: A Bayesian view (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Paris V. Giampouras, Athanasios A. Rontogiannis, Konstantinos E. Themelis, Konstantinos D. Koutroumbas
Opublikowane w: Signal Processing, Numer 137, 2017, Strona(/y) 199-212, ISSN 0165-1684
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.sigpro.2017.02.003

Constraint matrix factorization for space variant PSFs field restoration (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: F Ngolè, J-L Starck, K Okumura, J Amiaux, P Hudelot
Opublikowane w: Inverse Problems, Numer 32/12, 2016, Strona(/y) 124001, ISSN 0266-5611
Wydawca: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/0266-5611/32/12/124001

Multi-band morpho-Spectral Component Analysis Deblending Tool (MuSCADeT): Deblending colourful objects (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: R. Joseph, F. Courbin, J.-L. Starck
Opublikowane w: Astronomy & Astrophysics, Numer 589, 2016, Strona(/y) A2, ISSN 0004-6361
Wydawca: Springer Verlag
DOI: 10.1051/0004-6361/201527923

Sparsity-Aware Possibilistic Clustering Algorithms (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Spyridoula D. Xenaki, Konstantinos D. Koutroumbas, Athanasios A. Rontogiannis
Opublikowane w: IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Numer 24/6, 2016, Strona(/y) 1611-1626, ISSN 1063-6706
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/TFUZZ.2016.2543752

Simultaneously Sparse and Low-Rank Abundance Matrix Estimation for Hyperspectral Image Unmixing (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Paris V. Giampouras, Konstantinos E. Themelis, Athanasios A. Rontogiannis, Konstantinos D. Koutroumbas
Opublikowane w: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Numer 54/8, 2016, Strona(/y) 4775-4789, ISSN 0196-2892
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/TGRS.2016.2551327

Variational Bayes Group Sparse Time-Adaptive Parameter Estimation With Either Known or Unknown Sparsity Pattern (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Konstantinos E. Themelis, Athanasios A. Rontogiannis, Konstantinos D. Koutroumbas
Opublikowane w: IEEE Transactions on Signal Processing, Numer 64/12, 2016, Strona(/y) 3194-3206, ISSN 1053-587X
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/TSP.2016.2543204

Characterization of VNIR Hyperspectral Sensors with Monolithically Integrated Optical Filters (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Prashant Agrawal, Klaas Tack, Bert Geelen, Bart Masschelein, Pablo Mateo Aranda Moran, Andy Lambrechts, Murali Jayapala
Opublikowane w: Electronic Imaging, Numer 2016/12, 2016, Strona(/y) 1-7, ISSN 2470-1173
Wydawca: IST
DOI: 10.2352/ISSN.2470-1173.2016.12.IMSE-280

Land Classification Using Remotely Sensed Data: Going Multilabel (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Konstantinos Karalas, Grigorios Tsagkatakis, Michael Zervakis, Panagiotis Tsakalides
Opublikowane w: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Numer 54/6, 2016, Strona(/y) 3548-3563, ISSN 0196-2892
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/TGRS.2016.2520203

Joint Multichannel Deconvolution and Blind Source Separation

Autorzy: M. Jiang, J. Bobin and J.-L. Starck
Opublikowane w: SIAM Journal on Imaging Sciences, 2017, ISSN 1936-4954
Wydawca: Society for Industrial and Applied Mathematics

Space variant deconvolution of galaxy survey images (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: S. Farrens, F. M. Ngol? Mboula, J.-L. Starck
Opublikowane w: Astronomy & Astrophysics, Numer 601, 2017, Strona(/y) A66, ISSN 0004-6361
Wydawca: Springer Verlag
DOI: 10.1051/0004-6361/201629709

Spectral Unmixing-Based Clustering of High-Spatial Resolution Hyperspectral Imagery (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Eleftheria A. Mylona, Olga A. Sykioti, Konstantinos D. Koutroumbas, Athanasios A. Rontogiannis
Opublikowane w: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2017, Strona(/y) 1-11, ISSN 1939-1404
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/JSTARS.2017.2687703

PSFs field learning based on Optimal Transport distances

Autorzy: F.M. Ngolè Mboula and J.-L. Starck
Opublikowane w: SIAM Journal Imaging Science, 2017, ISSN 1936-4954
Wydawca: Society for Industrial and Applied Mathematics

Computational Snapshot Spectral Imaging

Autorzy: Grigorios Tsagkatakis and Panagiotis Tsakalides
Opublikowane w: ERCIM News, Numer 108, 2017, Strona(/y) 39
Wydawca: ERCIM

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0